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grahama1970/analyze-chatterbox-emotions

Bewerte generierte Chatterbox-Sprachdateien als sprachqualitätsbezogene Artefakte: Affekt-Übereinstimmung, Arousal/Valenz-Proxys, Pausenplatzierung, Verständlichkeitseingaben, Clipping, Lautstärke und Diskontinuitätsflags. Verwende dies bei der Überprüfung von Chatterbox-Emotionstags, Pausen, Turbo/Base-Affekt-Lieferung, Persona-Dream-Äußerungen oder ob generierte Sprache einen beabsichtigten produktbezogenen Affekt erreicht.

Was ist analyze-chatterbox-emotions?

Dieser Skill bewertet generierte Chatterbox-Audiodateien als sprachqualitätsbezogene Artefakte, nicht als Behauptungen über die tatsächliche Emotion des Sprechers. Er ist nützlich, wenn ein Chatterbox- oder Persona-Dream-Rendering den Nachweis erfordert, dass Emotionstags, Pausen, Tempo und Audioqualität wie gewünscht funktioniert haben. Der Skill unterstützt verschiedene Eingaben wie Audiodateien, erwarteten Text, Ziel-Affekt-Label und Ziel-Arousal/Valenz-Werte und erstellt einen detaillierten Evaluierungsbericht. Das Ergebnis umfasst Affekt-Übereinstimmung, Prosodie, Pausenanalyse, technische Qualität und Verständlichkeitsmetriken.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/grahama1970/agent-skills/tree/main/skills/analyze-chatterbox-emotions

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Dokumentation

Was macht analyze-chatterbox-emotions?

Bewerte ein generiertes Chatterbox-Rendering als sprachqualitätsbezogenes Artefakt, nicht als Aussage über die tatsächliche Emotion des Sprechers.

Verwende dies, wenn ein Chatterbox- oder Persona-Dream-Rendering einen Nachweis benötigt, dass Emotionstags, Pausen, Tempo und Audioqualität wie gewünscht funktioniert haben.

Vertrag

Eingabe:

./run.sh analyze --audio path/to/render.wav \
  --expected-text "optional source text" \
  --target-label beruhigend \
  --target-arousal 0.35 \
  --target-valence 0.4 \
  --out /tmp/chatterbox_voice_eval.json \
  --report /tmp/chatterbox_voice_eval.md

Ausgabe-JSON-Schema: analyze_chatterbox_emotions.voice_eval.v1.

Der Evaluator berichtet:

  • affect: Ziellabel plus akustische Arousal/Valenz-Proxys und ein Kompatibilitäts-Score.
  • prosody: Dauer, geschätzte Sprechrate, RMS/Lautstärke-Proxy, F0-Schätzungen falls verfügbar.
  • pauses: Stille-Verhältnis, erkannte Pausenabschnitte und geplante-vs-gemessene Pausenvergleich, wenn ein Chatterbox-Render-Plan oder eine Konversationsrunde angegeben wird.
  • quality: Clipping, Spitzenamplitude, Diskontinuitätsflags und Warnungen bei schwachem Signal.
  • intelligibility: Wortanzahl des erwarteten Textes und optionale Transkriptionsfelder; dieser Skill erfindet keine ASR stillschweigend.

Optionale Eingaben

  • --render-plan path.json: Chatterbox render_plan.json, Persona-Dream-Journal-Beleg, dynamischer Konversationsbeleg oder eine Konversationsrunde im JSON-Format mit chatterbox_pause_plan.
  • --transcript "text": Vom Aufrufer bereitgestelltes ASR-Transkript. Wenn nicht angegeben, ist die Transkript-Ähnlichkeit null und wird als Nicht-Behauptung aufgeführt.

Urteile

  • pass: Keine schwerwiegenden technischen Fehler und Score >= 75.
  • review: Score 50-74 oder fehlende wichtige Beweise wie kein ASR-Transkript.
  • fail: Schwerwiegendes technisches Problem, unbrauchbares Audio, schweres Clipping, fehlendes Audio oder Score < 50.

Der Score ist ein gewichtetes Evaluierungssignal, keine Grundwahrheit:

0.35 affect_match + 0.25 intelligibility + 0.20 prosody + 0.20 technical_quality

Wichtige Grenzen

  • Sage nicht, dass die Person oder Persona „traurig/wütend/glücklich ist“. Sage, dass die Wellenform und die verfügbaren Klassifikatoren/Proxys kompatibel oder inkompatibel mit dem angeforderten Ziel sind.
  • Sprach-Emotionserkennungsmodelle sind optionale Signale. Wenn nicht verfügbar, gibt dieser Skill dennoch akustische Proxy-Metriken aus und vermerkt emotion_classifier.available=false.
  • Exakte Pausen werden nach Möglichkeit aus der Wellenform verifiziert; pause_after_ms in einem Render-Plan ist nur die angeforderte Pause.

Wartung

Führe aus:

./sanity.sh
../agentic-evals/run.sh run fixtures/agentic_eval.json --output /tmp/analyze-chatterbox-emotions-agentic-eval.json

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

grahama1970/acceptance-contract

Turn a client brief, zip bundle, directory, or single requirements file into a typed acceptance-contract bundle with extracted requirements, acceptance checks, open questions, an immutable-goal draft, and a create-report-backed decision report. Use when users say acceptance contract, brief to requirements, freeze the goal, create immutable goal, amend immutable goal, build a Battle requirements bundle, or extract requirements from this bundle.

grahama1970/agent-ecosystem

Canonical map and shared contracts for the agent-governance ecosystem: the pi.receipt_envelope.v1 boundary envelope, the component graph, and the rules for which component owns which schema. Use when wiring a skill or extension into the shared receipt world, when asking how shame, triage-error, tau, ask, project-watchdog, ops-herdr, ponytail, and Memory fit together, or when validating an envelope.

grahama1970/agentic-evals

Agentic evaluation of skills using multi-trial fixtures, deterministic command assertions, trajectory checks, safety constraints, and evidence-backed readiness scoring. Use when users ask for agentic evals, multi-trial skill evaluation, skill trajectory validation, or readiness scoring for a skill workflow.

grahama1970/agent-inbox

File-based inter-agent messaging with headless dispatch. Check inbox, send bugs/requests to other projects, automatically spawn headless agents to fix bugs, and track progress via task-monitor.

grahama1970/agents-registry

Generate and query the centralized agent identity registry. Scans .pi/agents/*/AGENTS.md, parses frontmatter, outputs agents-registry.json and optionally syncs to /memory for semantic search.

grahama1970/agent-status

Artifact-driven status surfaces for long-running project-agent work. Maintains status.json, events.jsonl, proof manifests, and a stale-aware STATUS.html so humans can tell where the agent is, what passed, what is still unproven, and what decision or action is next — without dashboard theater.

grahama1970/align

Round-based context alignment before execution. Use when the human, project agent, WebGPT, scillm, ask, dogpile, memory, or project-knowledge may each hold different facts about a task; especially before ambiguous design, infographic, product workflow, high-stakes implementation, plan-iterate, project-infographic, or multi-review work.

grahama1970/analytics

Flexible data science analytics for any dataset. Auto-discovers schema, recommends charts, exports to create-figure. Works with JSONL, JSON, CSV from any source.

grahama1970/analyze-elf

Reverse-engineer features from ELF binaries. Extracts CLI commands, state machines, protocols, Zod schemas, and data models. Automatically generates a /create-walkthrough prosecution brief with Mermaid diagrams. Uses /treesitter for AST analysis of bundled JS/TS source.

grahama1970/animation-vocabulary

Reverse-lookup glossary that turns a vague description of a web animation or motion effect into its exact term ("the bouncy thing when a popover opens" → Pop in; "the iOS rubber-band scroll" → Rubber-banding). Use when the user asks "what's it called when…", or describes a motion effect without knowing its name and wants the right word to prompt an AI or designer with. For naming an effect, not designing or building one.

grahama1970/anonymize-data

Anonymize supported CSV, JSON, UTF-8 text, and SQLite files using an explicit policy through the oai-trial project. Use for anonymize data, pseudonymize exports, redact policy literals, or discover and explicitly approve fuzzy name aliases. The skill is a thin CLI/Docker interface, not another engine.

grahama1970/anvil

Heavy-duty "No-Vibes" debugging and hardening orchestrator. Use this for complex, stubborn bugs where `review-code` has failed, or for "Red Teaming" (hardening) a codebase. Runs multiple agents in parallel (Thunderdome) using git worktree isolation.

grahama1970/apple-design

Apple's approach to interface design and fluid, physical motion, translated for the web. Use when building or reviewing gesture-driven UI, spring animations, drag/swipe/sheet interactions, momentum and interruptible transitions, translucent materials and depth, typography (optical sizing, tracking, leading), reduced-motion, or the design foundations (feedback, spatial consistency, restraint) behind Apple-style interfaces.

grahama1970/argue

Multi-persona structured debate orchestrator. Personas research via /dogpile, consult colleagues via /ask, and argue toward nuanced synthesis on complex questions.

grahama1970/arxiv

Search arXiv for papers and extract knowledge into memory. Use `search` to find papers, `learn` to extract knowledge.

grahama1970/ask

Use when the user asks to query project memory, ask an oracle, use supported browser-backed reviewers, run Tau roundtable/single-handler workflows, ask Pi-native subagents from within Pi, run persona/deep-review workflows, generate image prompts, check OS/project health through composed skills, or run an ask DAG. This skill is the executable /ask runtime; do not replace it with an informal subagent, plain web search, or hand-written review; inside Pi, explicit Pi-native subagent targets are routed through the pi-subagents tool as an Ask target type.

grahama1970/assess

Step back and critically reassess project state. Use when asked to "assess", "step back", "fresh eyes", "check alignment", "sanity check", "health check", "prune documentation", or "evaluate what's working". Offers documentation pruning and doc-code alignment analysis. Offer to run after major changes (don't auto-run).

grahama1970/assistant

Shared GPT + classifier inference gateway for persona monitor tasks. Routes validation and classification through a 4-tier cascade: heuristic → classifier → local GPT → scillm.

grahama1970/assistant-lab

Self-improvement workbench for /assistant. All the tools needed to diagnose, train, evaluate, and promote models in a continuous loop. The "warm pond" where /assistant evolves its own inference stack.

grahama1970/batch-quality

Pre-flight validation and quality gates for batch LLM operations. ACTUALLY tests samples through LLM before burning tokens. Uses SPARTA contracts for DuckDB validation queries. Integrates with task-monitor for enforced quality gates.

Verwandte Skills